資料介紹
在工業(yè)控制系統(tǒng)(工控)與互聯(lián)網(wǎng)技術深度融合的背景下,有效檢測系統(tǒng)是否受到入侵威脅成為保障工控安全的關鍵。根據(jù)工控網(wǎng)絡數(shù)據(jù)高維性和非線性的特點,應用 Fisher分值和核主成分分析法對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行預處理,針對支持向量機參數(shù)尋優(yōu)過程中標準粒子群優(yōu)化算法易陷亼局部最優(yōu)的冋題,提出基于自適應變異的粒子群優(yōu)化算法 SVPSO,進而構建系統(tǒng)入侵檢測模型。在標準數(shù)據(jù)集上的仿真結果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡、K最近鄰、隨機森林和樸素貝葉斯算法相比,基于 SVPSO算法構建的檢測模型性能較優(yōu),檢測精度達到98.75%,而誤報率僅為1.22%。
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